Qualitatif Vs. Données quantitatives pour les débutants

L'analyse des données est une technique où des méthodes statistiques ou logiques sont utilisées pour illustrer et évaluer les données.

Cette analyse implique un résumé complet des informations qui sont ensuite utilisées pour collecter et présenter le résultat final afin qu'il communique les principales conclusions ou options. 

Mais ce processus nécessite que vous distinguiez les données que vous avez collectées. Et pour simplifier le processus d'analyse des données, il est essentiel de comprendre les deux méthodologies - données qualitatives et données quantitatives. 

Les données qualitatives et quantitatives sont quelque chose qui est créé, observé, validé et collecté. 

Vous pouvez visualiser les données sous forme de chiffres, de faits, de mesures, d'enregistrements, de cahiers, de vidéos, d'images, etc., au format numérique ou non numérique. 

Cependant, il existe de nombreuses différences entre les deux. Et pour en choisir un parmi eux dans vos projets, vous devez comprendre chacun d'eux séparément et en quoi ils diffèrent. 

Alors, apprenons les différences entre les données qualitatives et quantitatives. 

Qualitative vs. Quantitative Data: What are they?

Pour mieux comprendre ces termes, concentrez-vous d'abord sur cela - le premier est interprétatif, exploratoire et subjectif, tandis que le second est concluant, objectif et précis. 

Données qualitatives

Les données qualitatives sont des informations simples qui ne peuvent pas être mesurées, exprimées en chiffres ou comptées. Les informations sont recueillies à partir d'audio, d'images, de texte, etc., et partagées via outils de visualisation, comme les cartes conceptuelles, les échéanciers, infographieset plus encore. 

Par exemple, lorsqu'un utilisateur visite votre site Web et ajoute certains des produits dans le panier mais abandonne le panier, votre travail consiste à rechercher « pourquoi » et « comment », comme pourquoi le visiteur a abandonné le panier et comment un utilisateur se sent sur votre site ou vos produits. Ici, la « qualité » est dans le cadre principal ; par conséquent, vous devez obtenir des informations à partir des données qualitatives. 

Dans l'exemple ci-dessus, vous n'avez pas besoin de chiffres pour connaître la raison d'un tel comportement des utilisateurs, mais pour les interroger sur la cause et leurs expériences. En d'autres termes, les données qualitatives sont une étiquette ou un terme utilisé pour décrire les caractéristiques de certaines choses, comme étiqueter une saveur de crème glacée comme chocolat ou décrire la mer comme bleue. 

Les données qualitatives sont une forme non statistique et sont généralement semi-structurées ou non structurées, ce qui signifie que ce type de données n'a pas besoin que vous obteniez des chiffres concrets à l'aide de graphiques et graphiques. Au lieu de cela, ils sont caractérisés par leurs formes, étiquettes, attributs, propriétés et autres identifiants. 

Il peut être généré à travers des documents, des textes, des enregistrements vidéo, des enregistrements audio, des groupes de discussion, des transcriptions d'entretiens, des notes et des observations. Cependant, les numéros d'identification tels que les numéros de permis de conduire ou les numéros de sécurité sociale relèvent de données qualitatives car ils sont uniques et catégoriques pour une personne. 

Exemples: Boutons dorés, finition lisse, brun foncé, saveur de noix américaines, fabriqué en Italie, chemises vertes, océan bleu, belles images, etc.

Des données quantitatives

Les données quantitatives sont des informations simples qui peuvent être mesurées ou comptées en valeurs numériques. Cela peut être appelé toutes les données quantifiables que les chercheurs utilisent pour obtenir une analyse statistique et des calculs mathématiques afin de prendre des décisions de qualité basées sur les dérivations. 

Ces types de données répondent à des questions telles que "combien ?", "combien de fois ?" et combien?'. Les données quantitatives peuvent être facilement vérifiées et évaluées à l'aide de techniques mathématiques. Comprenons avec un exemple:

Une personne demande au commerçant : « Combien coûte cette imprimante ? »

Il s'agit d'une question quantitative pour collecter des données telles que le prix de différents appareils. Les valeurs sont associées aux paramètres de mesure les plus fréquents, tels que les kilogrammes pour le poids, les livres, les dollars pour le coût, etc. 

Les données quantitatives sont collectées à des fins d'analyse statistique via des sondages, des questionnaires, des enquêtes, etc. En termes simples, vous pouvez dire que les informations qui peuvent être «quantifiées» sont appelées données quantitatives. Il est structuré par nature et peut être calculé à l'aide de statistiques et de rapports, ce qui signifie qu'il est défini et rigide. 

Les données quantitatives sont beaucoup plus fermées et concises et peuvent être générées par des tests, des enquêtes, des expériences, des mesures, des rapports de marché, etc. 

Exemples: Poids en kilogrammes, nombre de semaines dans un mois, taille en pouces ou pieds, distance en kilomètres ou miles, âge en années ou mois, revenus en dollars, longueur en centimètres, etc. 

Qualitative vs. Quantitative Data: Differences

Données qualitatives et quantitatives – les deux ont la même place dans tous les domaines. Pour mieux les comprendre, il faut voir où ils diffèrent selon leurs critères, leurs fonctions, leur nature, etc. 

Commençons par comprendre quelques différences fondamentales :

• Les données dans lesquelles la classification des objets dépend de la qualité ou des attributs sont appelées données qualitatives. En revanche, les données qui peuvent être comptées ou exprimées en nombres sont appelées données quantitatives. 
• Les données qualitatives reposent sur la compréhension entre les personnes, les émotions, la couleur, etc. D'autre part, les données quantitatives reposent sur des valeurs, où vous obtiendrez les résultats sous forme de statistiques pour prendre des décisions. 
• Dans les données qualitatives, des informations verbales sont collectées, mais dans les données quantitatives, des informations mesurables sont collectées. 
• Les données qualitatives développent une compréhension initiale, mais les données quantitatives recommandent une action finale. 

Jusqu'à présent, nous avons compris le concept principal derrière les deux types de données. Maintenant, nous allons creuser quelques différences clés entre les deux. 

Here we go!

Real-Life Examples

Exemple 1 : (espace de bureau)

L'espace de bureau fait référence aux deux types de données en fonction des fonctions de chaque élément. 

Données qualitatives

• Grand et spacieux
• Grande lumière naturelle 
• Grand garde-manger
• Fontaine d'eau fraîche
• Des peintures murales accrocheuses
• Belles cadres
• Grand espace pour les jeux d'intérieur

Des données quantitatives

• 12000 pieds carrés de surface de plancher
• Nombre d'étages
• Nombre de fenêtres
• Nombre de portes
• Nombre de LED
• Nombre de systèmes

Exemple 2 : (Article sur un site Web)

Données qualitatives

• Nature de l'article
• Qualité de l'article comme l'orthographe, la grammaire, la ponctuation, etc.
• Ce que les lecteurs en pensent
• Dans quelle mesure il décrit le sujet et les termes
• Qualité des vidéos et audio utilisés

Des données quantitatives

• Nombre de mots
• Nombre d'images utilisées
• Engagement comme les commentaires, les pages vues, etc.
• Temps de chargement
• Nombre de leads générés 

Exemple 3 : (Zone universitaire)

Données qualitatives

• Arbres grands et denses
• Couleurs vives
• Architecture nouvelle génération
• Lumières et ventilateurs intelligents
• Grandes salles de classe
• Cool projecteur
• Des livres de qualité

Des données quantitatives

• Nombre de salles de classe
• Nombre de blocs
• Nombre d'évents AC
• A carré mètre de l'aire de stationnement
• Taille de la classe
• Nombre de bancs
• Nombre d'étages

Qualitative Data Vs. Quantitative Data: Types

Types de données qualitatives

Les statisticiens et les chercheurs classent les données qualitatives en trois types :

• Données binaires: Lorsque vous vous référez à un élément comme bon ou mauvais, dur ou mou, juste ou faux, frais ou périmé, etc., on parle de données binaires. En d'autres termes, ce sont des données qualitatives que vous pouvez caractériser par des traits mutuellement exclusifs, ce qui signifie qu'elles ne peuvent pas se produire simultanément. Les statisticiens utilisent ces données pour créer un modèle qui prédit la nature de cet élément.
• Données nominales: Il est également appelé données étiquetées, échelle nominale ou données nommées. Il s'agit d'un type de données que vous pouvez utiliser pour nommer quelque chose sans mentionner de valeur numérique. 
  
  Par exemple, si vous formez un groupe d'éléments par couleur, vous pouvez directement étiqueter chaque élément en fonction de ses couleurs. Les chercheurs utilisent ces données nominales pour différencier l'ensemble d'informations, comme la couleur. Ce type peut également être utilisé par les statisticiens et les chercheurs pour créer une enquête à choix multiples pour savoir lequel est le bon.

• Données ordinales : Les données ordinales sont un type de données qualitatives classées selon une certaine échelle ou un certain ordre. C'est une étape essentielle vers la collecte de données. 
  
  Par exemple, lorsqu'un intervenant saisit le niveau de bonheur du service sur une échelle de 1 à 10, il collecte des données en fonction des entrées. Ici, il n'y a pas d'échelle standard où la différence entre chacun peut être mesurée. Quelques exemples sont l'échelle de Likert, l'échelle d'intervalle, etc.

Types de données quantitatives

Les données quantitatives sont divisées en deux types principaux - les données discrètes et continues. Comprenons-les un par un.

Données discrètes 

Les données discrètes sont le type de données quantitatives qui ne contiennent que le comptage de nombres. Cela n'implique aucun type de mesure comme la longueur, le poids, la taille, etc. 

Par exemple, le nombre d'étudiants, le nombre de jours, le nombre de ventilateurs de plafond, l'âge d'un individu, etc. 

Lors de l'identification de données discrètes, vous devez utiliser plusieurs questions pour les différencier, telles que :

• Peut-il être compté ? 
• Peut-il être divisé? 
• Peut-il être mesuré ?

 Etc… 

Les données discrètes sont également appelées données d'attribut qui ne peuvent pas être divisées en parties plus petites. Vous pouvez dire qu'il est dénombrable ou infini. 

Exemple: La donnée dénombrable finie est l'ensemble arbitraire de A = {1,2,3,4,….,n; où n est un nombre inférieur à l'infini}. La donnée dénombrable infinie est l'ensemble arbitraire B = { 1,2,3,….}.

Données continues 

Il s'agit d'un type de données quantitatives qui peut être placé sur une échelle de mesure, ce qui signifie qu'il prend des valeurs numériques qui peuvent être divisées en parties plus petites. Vous pouvez vous référer aux données continues comme indénombrablement finies et indénombrables infinies. 

Par exemple, la MPC des étudiants est mesurée sur une échelle de 10 points. Ici, vous pouvez dire qu'un étudiant peut marquer entre 0 et 10 points, y compris 8.5, 1.57, 4.65, 2.68, 9.8, etc. Ces données peuvent être classées comme des données continues indénombrables car elles ont une limite supérieure et inférieure.

De même, vous pouvez prendre l'exemple de données infinies indénombrables. C'est l'ensemble des nombres réels, R = {….,-1,0,1,….}. Dans ce scénario, les données n'ont ni limite supérieure ni limite inférieure.

Les données continues sont à nouveau divisées en deux types :

1. Données d'intervalle
2. Données de rapport

Données d'intervalle est une technique simple qui peut être mesurée le long d'une échelle où chaque point est placé à la même distance l'un de l'autre. D'autre part, données de rapport est l'extension des données d'intervalle. Il a l'utilité ultime lorsque nous parlons de la mesure exacte des données. Les données de ratio indiquent l'ordre, la distance exacte, etc. 

Ways to Generate Qualitative and Quantitative Data

Avant d'approfondir les différentes méthodes de collecte de données qualitatives et quantitatives, essayons d'abord de comprendre les types de collecte de données.

Les méthodes de collecte de données sont les suivantes :

• Enquêtes, questionnaires et quiz
• Interview
• Groupes de discussion
• Observations directes
• Documents

Les méthodes de collecte de données peuvent être classées en types de données quantitatives et qualitatives. 

Méthodes de collecte de données qualitatives

• Questionnaires et enquêtes ouvertes : C'est la méthode la plus utilisée pour collecter ou rassembler des données à travers différents questionnaires et enquêtes ouvertes. Cela permet aux répondants de donner des réponses de manière beaucoup plus flexible. Il ne contient aucune réponse ou option prédéfinie permettant à un utilisateur d'écrire librement. 
• Entrevues individuelles : Ceci est également appelé un entretien en face à face qui est utilisé comme type courant de méthode de collecte de données pour les données qualitatives. Ici, vous pouvez facilement recueillir des données à partir de l'entretien. Cette technique est notamment utilisée lorsque vous souhaitez collecter des données hautement personnalisées.
• Groupes de discussion: Le groupe de discussion est aussi une méthode d'entrevue. Mais au lieu d'un entretien individuel, il s'agit d'une discussion de groupe. Ici, les ressources ne sont pas limitées en termes d'argent, de temps, etc. C'est très pratique. 
  Par exemple, si vous menez une étude sur la réhabilitation d'adolescents toxicomanes, tous les membres du groupe doivent être des adolescents qui se remettent d'une toxicomanie. 
  
• Observation directe: C'est la manière la plus passive de collecter des données. Le collecteur de données prend la place du participant, observe minutieusement le décor et enregistre l'audio ou la vidéo ainsi que les photos. Cela conduit à un biais dans la nature car il implique une observation directe. 

Méthodes de collecte de données quantitatives

• Quiz en ligne et sondages fermés : Cette méthode est basée sur des questions qui permettent aux répondants de choisir parmi les options. Il est divisé en types – catégorique et ratio/intervalles.

Les questions catégorielles peuvent être classées en questions dichotomiques (oui ou non), en questions à cocher et en questions à choix multiples. En comparaison, les questions d'intervalle consistent en une échelle de Likert, des questions matricielles, une échelle de notation, etc.

Advantages of Quantitative Data over Qualitative Data

Les données quantitatives présentent de nombreux avantages par rapport aux données qualitatives, car vous pouvez mesurer et préparer facilement un graphique ou un rapport à partir de celui-ci. Cela prend également moins de temps par rapport aux données qualitatives. Cette technique est utilisée lorsque vous ne savez pas à quoi vous attendre.  

Comprenons les avantages des données quantitatives par rapport aux données qualitatives :

• Plus scientifique
• Contrôle sensible
• Moins objectif
• Centré
• Peut traiter de plus grands échantillons
• Organisé dans une méthode simple
• Répétable
• Reliable
• Structuré
• Généralisable
• Pertinence :
• Rapide et gain de temps
• Utile pour une prise de décision de qualité
• Des données plus acceptables
• Très joignable
• Peut utiliser des échantillons aléatoires
• Ne nécessite pas d'observation directe

Conclusion

Les données qualitatives sont difficiles à analyser par rapport aux données quantitatives. Il utilise des approches courantes telles que l'analyse qualitative du contenu, l'analyse thématique et l'analyse du discours. Les données quantitatives, en revanche, sont basées sur des nombres ou des valeurs qui utilisent SPSS, R ou Excel pour calculer des choses comme les scores moyens, le nombre de fois qu'une question particulière est posée, la validité, etc. Les résultats sont rapportés dans des tableaux ou des graphiques.

Cet article devrait vous aider à comprendre la différence entre les données qualitatives et quantitatives et ce qu'il faut choisir pour quelle application.